Análise de dados: Estratégias para extrair o máximo potencial deles

A análise de dados oferece às empresas a possibilidade quase ilimitada de gerar valor aos negócios. Contudo, a capacidade de fazer as análises ainda é um problema crítico que impede a compreensão sobre os dados e a extração do máximo potencial deles.

Segundo previsões da Gartner, até 2025, 80% das organizações que buscam escalar negócios digitais fracassarão sem uma abordagem moderna para a governança de dados e análises. 

Para superar esse índice, a transição dos negócios orientados por dados exigirá estratégias específicas que não só ajudarão líderes e profissionais a aprimorarem sua visão sobre os dados, como acelerar a entrega de valor a partir deles. 

No artigo de hoje, veremos quais são essas estratégias e como você pode aplicá-las. Acompanhe!

O que é análise de dados e qual a importância de uma estratégia 

A análise de dados é um procedimento que consiste em explorar e interpretar conjuntos de dados para extrair informações úteis e valiosas que possam informar e orientar as decisões empresariais.

Envolve uma série de etapas que vão desde a coleta e preparação dos dados até a aplicação de técnicas estatísticas avançadas, como análise preditiva e prescritiva, e a visualização inteligente dos dados.

Criar uma estratégia de dados é muito importante para garantir que os processos envolvendo a sua análise sejam feitos corretamente, e a empresa consiga extrair o máximo valor de seus ativos de dados.

Questões como ausência de conhecimento em inteligência de dados, problemas de comunicação interna e falta de controle sobre os dados e as atividades, são o que tornam, geralmente, a análise de dados desafiadora. 

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5 estratégias essenciais de análise de dados 

Sabendo que a análise de dados possui desafios, preparamos algumas estratégias que tornam o processo mais simples. São elas: 

1 – Vinculação dos objetivos empresariais à estratégia de dados

É a partir dessa vinculação que você evita o risco de priorizar projetos errados, perder tempo e recursos e alcançar insights insuficientes. 

Algumas formas de você fazer esse alinhamento são:

• Identificar os fatores do negócio que serão impactados por dados;
• Entender as operações de cada departamento e sua sincronia com os objetivos e metas empresariais;
• Compreender o que a empresa está buscando, quais perguntas devem ser respondidas e quais análises são necessárias para dar as respostas;
• Detectar quais áreas estão perdendo insights de dados e como as informações estão servindo para cada uma delas.

2- Análise e avaliação da maturidade de dados

Essa estratégia é importante para definir metas tangíveis e realistas em relação aos dados e identificar a existência de lacunas, problemas e o que é preciso otimizar. 

Para adquirir uma visão abrangente sobre o nível de maturidade atual, considere:

• Realizar o inventário de sistemas, ferramentas e tecnologias que a sua empresa utiliza;
• Analisar a estrutura de dados, bem como a sua arquitetura de dados;
• Avaliar as pessoas e os processos relacionados aos dados e às análises. 

3- Uso de ferramentas inteligentes de data analytics 

A partir dessas soluções, podemos obter uma visão mais holística sobre o ecossistema de dados, permitindo que os profissionais envolvidos com as análises sejam mais orientados por eles.

Existem muitas tecnologias à disposição e, por isso, você deve considerar os seguintes critérios para fazer uma boa escolha:

• Relevância: precisa atender às suas necessidades e entregar módulos que simplificam etapas de coleta, preparação, gerenciamento e visualização de dados;
• Acessibilidade: precisa ser de fácil acesso para que toda a organização seja orientada por dados;
• Desempenho: a performance da solução é fundamental para a eficácia das operações, permitindo o processamento de grandes volumes de dados de forma rápida e precisa;
• Inteligência Artificial: a solução também precisa trabalhar com tecnologias, como a Inteligência Artificial, que permitem aos usuários serem mais proativos e estratégicos.

4- Equipe eficaz de análise de dados

Esses profissionais serão responsáveis por identificar tendências, padrões e oportunidades ocultas nos dados, além de garantir que tecnologias e processos sejam adotados corretamente.

Para criar uma equipe de análise de dados eficaz, você precisa: 

• Escolher ou identificar o seu modelo operacional, pois é isso que ditará a estrutura da equipe e suas funções.

Você pode optar pelo modelo operacional descentralizado (em que responsabilidades são distribuídas entre diferentes unidades ou departamentos), modelo operacional centralizado (em que todas as atividades são concentradas em uma única equipe ou setor), ou modelo operacional híbrido (em que algumas funções são centralizadas em uma equipe dedicada, enquanto outras são descentralizadas e realizadas por equipes de diferentes unidades). 

• Avaliar as habilidades dos usuários, pois isso o ajudará a identificar pontos fortes e pontos que precisam de apoio.

Ao identificar as competências existentes e as lacunas de habilidades, é possível direcionar o desenvolvimento profissional de forma precisa. Isso garante que a equipe esteja equipada com os recursos necessários para interpretar os dados e, também, para extrair insights que impulsionam às tomadas de decisões.

5 – Governança de dados

A governança de dados consiste em gerenciar todo o ciclo de vida dos dados, desde a coleta até a geração de insights. Essa prática é essencial para garantir que os dados sejam utilizados de forma segura e eficiente. 

A aplicação da governança de dados requer a implementação de melhores práticas, tais como:    

• Criação de um comitê de governança, para desenvolver políticas de manuseio e uso consciente dos dados;
• Identificação de dados que serão coletados, mantidos e descartados, para evitar o acúmulo de dados desnecessários na base;
• Aplicação de medidas de segurança, para que os dados sejam armazenados em um local seguro e sejam acessíveis apenas por pessoas autorizadas;
• Observabilidade e monitoramento de dados, para identificar falhas, anomalias e necessidades de melhorias no ciclo de vida dos dados.

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Transformando dados em insights: conheça o DHuO

O DHuO é uma plataforma de Inteligência Artificial que permite escalar o poder de tomada de decisão. De dados brutos a decisões inteligentes, o DHuO oferece uma variedade de recursos:     

Carregamento de dados: Colete dados de mais de 300 tipos de conectores para criar um pipeline eficiente.

Preparação de dados: Explore e limpe seus dados em uma interface visual e intuitiva, combinando ou separando conjuntos conforme necessário.

Gestão de modelos de machine learning: Implemente e monitore modelos independentemente, otimizando sua performance e automatizando o ciclo de vida dos modelos.

Exposição inteligente de dados: Compartilhe insights poderosos por meio de APIs, eventos e Smart Apps, incentivando uma tomada de decisão estratégica.

Esses recursos, aliados ao suporte local e à flexibilidade da solução, tornam o DHuO ideal para empresas que buscam transformar dados brutos em decisões inteligentes. 

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